[发明专利]一种心电异常状态下基于ECG多模板匹配的身份识别方法

摘要

本发明涉及一种心电异常状态下基于ECG的多模板匹配身份识别方法，属于生物特征身份识别技术领域，将待识别用户的心电数据与模板库中注册用户的数据进行比较，获得身份识别结果。该方法的关键技术包括：心电信号预处理，用于消除噪声干扰；心电信号分解，分离出每个周期的心电波形；标准化处理，分别在时间和幅值尺度上标准化；特征提取，利用小波变换提取特征，ISODATA算法进行聚类分析，进而构建ECG模板库；相关性分析，计算ECG测试数据与各模板的相关性，选择最佳匹配模板，最终获得身份识别结果。本发明提出的多模板匹配身份识别方法，利用人体内蕴的心电信号识别身份，并且将异常状态下的ECG数据考虑在内。

主权项

1.一种心电异常状态下基于ECG的多模板匹配身份识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：原始ECG数据获取，预处理；所述原始ECG数据获取是指不但利用正常ECG数据，而且对于具有心律失常的用户，把异常ECG数据也考虑在内；步骤2：心电信号分解及标准化处理；步骤3：小波变换提取心电信号的典型特征，主成分分析对特征空间进行降维，得到表征ECG信号的特征向量；步骤4：利用ISODATA算法对ECG数据聚类，进而构建注册用户ECG模板库；步骤5：将待识别用户的ECG测试数据逐一与模板库中的心电模板进行匹配，采用相关系数作为相似度准则，得到身份识别结果；所述步骤4包括如下步骤：采用ISODATA算法将同一用户的ECG数据聚类，得到c类数据；将QRS复合波作为每类ECG数据的待选模板；采用相关阈值法，从每类待选模板中选取合适数目的典型QRS复合波，作为该类ECG数据的匹配模板；设定类别Γj的模板选择阈值为Thj1，作为从待选模板中选择典型模板的门限，把相关系数的平均值作为阈值Thj1设定类别Γj的模板匹配阈值为Thj2，作为ECG测试数据模板匹配成功与否的准则，把相关系数的最小值作为阈值Thj2对每个注册用户做相同处理，从而构建心电模板数据库；其中，i表征每个用户，i＝1、2…；j为用户Useri的聚类数；K为待选模板的个数；t表示数据时长；QRSi1t为基准模板；QRSist为待选模板；rs表示基准模板与剩余K‑1个待选模板的相关系数；s表示除基准模板之外的剩余K‑1个待选模板的序号，s＝2、3…、K。